算法学习之Markov Model(马尔可夫模型)

Markov Model(马尔可夫模型) 在概率论中，马尔可夫模型是一种用于对随机变化的系统建模的随机模型。 一种假定猜想：假设未来的状态只依赖于当前状态，而不依赖于之前发生的事件(也就是说，它假设了Markov属性)。 通常，这个假设支持使用模型进行推理和计算，否则这将是棘手的。因此，在预测模型和概率预测领域， 一个给定的模型最好能表现出马尔可夫性质。 在不同的情况下，有四种常见的马尔可夫模型，

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